package com.peng.config;

import com.peng.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author love_ovo
 * @ClassName XiaoZhiConfig.java
 * @createTime 2025年05月26日 14:33:00
 */
@Configuration
public class XiaoZhiConfig {
    @Resource
    private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;

    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProvider() {
        return memoryId -> MessageWindowChatMemory
                .builder()
                .id(memoryId)
                .chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)
                .maxMessages(20)
                .build();
    }

    @Resource(name = "qdrantEmbeddingStore")
    private EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore;
    @Resource
    private QwenEmbeddingModel qwenEmbeddingModel;
    @Bean
    ContentRetriever contentRetrieverXiaozhiPdrant(){
        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever
                .builder()
                // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
                .embeddingModel(qwenEmbeddingModel)
                // 指定要使用的嵌入存储
                .embeddingStore(embeddingStore)
                // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
                .maxResults(4)
                // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
                .minScore(0.8)
                // 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
                .build();
    }

}
